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摘要:海洋机械工程设备的液压系统所处环境非常恶劣,若产生故障会严重影响工程作业,因此故障诊断势在必行,但故障的诊断难度非常高,因此以在线状态监测与故障诊断技术为基础,探索未来海洋环境下的液压系统监测和故障诊断解决方案和故障诊断的方法,供海洋工程机械研制参考。
海洋工程机械具有流动性大、分散性大、使用环境复杂等特点,容易造成海洋工程机械的液压系统时常失效,面对海洋工程机械的液压系统故障问题,常常难以检修或者是检修效率不高,因而需要有针对性地探索1种状态监测技术,以提升预防性检修的效果。
1状态监测与故障诊断技术
近些年,科学技术随经济发展而不断进步,尤其微电子信息技术,取得了可观的发展,状态监测与故障诊断技术迎来发展的高峰期,并且逐步成为一门完整的综合工程学科,在国际上是大热门。1980年代,我国就开始了状态监测与故障诊断技术的研究,到目前,也已经建立起了1套相对比较完善的技术体系,即人工检验和便携式检测仪器检验相结合的故障诊断体系,特别是仪器检验方面,目前已经可以通过振动、温度等各种设备状态信息来判断故障征兆以及故障原因。针对本文的研究对象而言,通常有2种技术可选,1种是基于传递函数的诊断技术,另1种则是基于人工智能的诊断技术。诊断方法方面有很多种,比如说人工凭经验直观检查的方法,利用便携式检测仪器来检验设备的各项参数以判断故障的方法,还有如故障树分析方法等等。当然由于液压系统具有一定的特殊性,在故障征兆和原因方面并不存在比较显著的线性关系,进而很难通过简单函数建模的方法来描述液压系统的故障。因此,一般还会采取贝叶斯法、时间序列法等数学方法来形成故障监测和诊断方案,同时因为要解决故障诊断的实效性问题,通常还需要专家系统,神经网络等辅助。在线状态监测与故障诊断是目前机械诊断的一大趋势,在线监测与故障诊断可以在不影响工程机械运行的情况下监测设备的运行状态,而监测系统对运行状态信息的检测是实时的,在监测当中,针对工程机械核心性能参数,以液压系统来说,主要参数就是压力、流量、温度等,通过监测这些参数可以准确地诊断液压系统的状态。在线设备状态检测和故障诊断当中就需要根据这些参数来选定专用的传感器,并根据总结出来的故障经验,在设备上的特定位置安装好,用来采集检测诊断系统数据分析的信息源,在有服务器(至少一个实时服务器一个历史服务器)的情况下,服务器会集中将采集到的数据以及历史数据,以统一格式存储,方便后续分析,在上层计算机管理系统中则可对这些存储的信息进行大数据分析,并且比对历史服务器中的数据后就可以对系统的运行状况进行在线预测,在控制室当中,外联一些报警器则可以在出现异常情况时报警,并在控制室显示屏上显示出异常的状态数据和故障趋势曲线,同时,系统会判断是否需要停机,若不需要,则继续运行并保持监测,提请检修,若不行,则由PLC等自动化控制装备控制自动停机,以开始机械维修工作。进一步来说,外联的专家系统同样可以依托该管理系统进行故障的分析,以便快速处理故障。
2液压系统监测与故障诊断分析
2.1监测与故障诊断方案
以浮标为例,一个典型的浮标液压系统的监测和故障诊断方案如下。首先,可以基于功率流理论对液压系统回路进行建模。根据其工作原理,通过安装相应传感器来对其相关数据进行采集并通过网络传输至上层服务器,同时构建液压系统回路的逻辑关系,主要依据是功率流以及故障分离。注意选对参数是一个关键点,对不同的海洋工程机械的液压设备,要确定用来判断设备故障的有效特征参数,一般有2种,其中1种是直接诊断参数,这一类参数可以直接反应系统的故障状态,比如说生产率,这种参数很容易得到,但是若用这一类参数来做故障诊断,往往反应不够灵敏,因为有可能在机械装备出厂时,零部件就可能存在一些缺陷,而这些缺陷并不会在短时间内表现在直接诊断参数上,所以,一般可以用来判断机械装备的工作能力强弱和有无故障。还有一些参数一般作为二次效应参数,比如温度、压力、流量等等。具体来说,液压系统回路功率的变化会表现在系统流量以及压力的变化上,直接检测流量难度要复杂一些,一般可以通过检测相关的压力和温度变化来间接检测,当然传感器技术是在进步的,目前绝大多数传感器都能够采集到需要的数据。进一步来说,液压系统出现故障75%的原因是油液污染,不过常规的油液分析方法耗时很长,不易实现在线的实时监测。常规的油液分析方法主要检测液压油的颗粒计数、水污染、运动粘度、总酸值、元素光谱、氧化、磨粒分析/铁谱分析,这些内容基本上都不易实现在线测定。不过针对油液污染来说,现在有1种光散射法监测技术可以用来直接检测液压油污染。当然,还有1种替代方法,就是直接将液压系统的压力以及油液的温度变化来对液压系统油液失效特征进行综合分析判断。其次,可以建立回路的压力与温度时间序列模型。通过分析系统回路压力和温度等参数与故障现象之间的关系,建立回路时间序列模型,并通过改变模型的均值和方差来获取不同工况以及失效时的特征信号。最后,通过相关的函数来实现液压系统失效的定量表达,发现液压系统失效时的危险因子,并使用失效历史数据中的数据对模型以及失效效果进行验证和修正,揭示液压系统失效机理的同时,也可实现在线的故障诊断。
2.2故障诊断
对于液压系统的故障诊断来说,其一般基本的方法包括逻辑分析诊断方法、鱼刺图分析方法、区段划分方法、液压系统原理分析方法,这些方法都需要人工经验来判断故障,诊断故障。例如逻辑分析,其主要原理是利用系统的工作原理,按照其工作的基本步骤来分析判断每一个工作节点之间的逻辑关系,进而排除掉怀疑对象,逐步确定故障点。当然在技术的进步中,海洋工程机械液压系统也实现了在线智能故障诊断,如故障树分析方法,其关键点是根据故障的机理来制作出相应的逻辑框图,逻辑框图的基本依据与逻辑分析诊断方法相似,也是系统的工作原理,当然故障树分析会对每一个工作节点可能出现故障的因素进行分析,并汇总到故障树当中,然后再依托故障现象,从故障树当中去进行逻辑分析,最终确定故障点。再如基于神经网络的故障诊断方法,该方法主要是将领域专家的经验定量后,输入到网络当中,依托一定的学习算法,让机器自主学习故障信息,进而实现智能诊断。这种方法在1990年代就有学者在研究,成果也比较多。当然还可以将一些方法进行组合,以此来对液压系统的故障进行诊断,比如将小波分析、模糊逻辑分析以及ANN进行组合来诊断故障,可以先选择小波尺度,并在其基础上对信号进行重构,去掉工频以及高频噪声的小波尺度,确保重构后的信息只包含液压系统工况信息和故障信息,然后利用小波变换来对输入到ANN中的信息进行处理,这样的处理方式能有效提高ANN的诊断结果准确性,同时也可以消除一定的噪声干扰。
3结论
综上所述,海洋工程机械因为所处环境复杂,容易造成其液压系统出现一些典型的故障问题,导致失效。当然也因为海洋工程机械所处环境复杂,对其进行检修的难度很高,为了保证其正常运作发展相应的检测诊断技术具有必要性,但是必须要克服复杂环境下的故障征兆信息提取问题以及远程信息传输问题等。
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作者:艾杨 徐俊杰 徐辉祖 张伟 臧龙 单位:长沙矿山研究院有限责任公司